Модели поддержки принятия решений при подготовке проекта внедрения КИС на основе многоагентных систем и аппарата нечетких множеств тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Ремезова, Екатерина Максимовна

• Ремезова, Екатерина Максимовна
• кандидат наук
• 2016

Оглавление диссертации кандидат наук Ремезова, Екатерина Максимовна

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ ВНЕДРЕНИЯ КОРПОРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НА ПРЕДПРИЯТИИ

1.1 Общая характеристика корпоративной информационной системы

1.2 Особенности внедрения корпоративной информационной системы на предприятии

1.3 Подготовка проекта внедрения КИС с позиций ситуационного анализа

1.4 Оценка экономической эффективности и риска проекта внедрения КИС

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ПРОЕКТОВ ВНЕДРЕНИЯ КИС С УЧЕТОМ ФАКТОРОВ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

2.1 Неопределенность как фактор принятия решений при подготовке проекта внедрения КИС

2.2 Нечеткие множества как инструмент принятия решений по внедрению КИС в условиях действия факторов неопределенности

2.3 Анализ методов оценки проектов внедрения КИС на основе нечетких множеств первого порядка

ГЛАВА 3. МЕТОДОЛОГИЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПОДГОТОВКЕ ПРОЕКТА ВНЕДРЕНИЯ КИС НА ОСНОВЕ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ И АППАРАТА НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ

3.1 Общая структура и алгоритм работы многоагентной системы поддержки принятия решений при подготовке проекта внедрения КИС

3.2 Методы обработки оценок по экспертным критериям на основе нечетких множеств первого порядка

3.2.1 Построение объединенной согласованной системы критериев оценки альтернативных вариантов проекта внедрения КИС

3.2.2 Процедура согласования оценок критериального соответствия альтернативных вариантов внедрения КИС

3.2.3 Процедура получения интегральной оценки альтернатив по экспертным критериям, несущим положительные эффекты от внедрения

3.3 Методы оценки альтернативных проектов внедрения по вычисляемым критериям с использованием нечетких множеств второго порядка

3.3.1 Процедура оценки альтернатив внедрения КИС на основе показателей экономической эффективности

3.3.1.1 Нечеткие множества второго порядка: понятие и основные особенности математического аппарата

3.3.2 Процедура получения интегральной оценки альтернатив по критериям, несущим отрицательные эффекты от внедрения (риски проекта)

3.3.3 Процедура построения отношения превосходства на множестве альтернатив проекта внедрения корпоративной информационной системы и принятия окончательного решения

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ТЕРМИНОВ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

*

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели поддержки принятия решений при подготовке проекта внедрения КИС на основе многоагентных систем и аппарата нечетких множеств»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертационного исследования. На сегодняшний момент на рынке информационных технологий предлагается более полутора десятков отечественных и зарубежных корпоративных информационных систем (КИС). Однако приобретение лицензии и принятие решения о внедрении совершенно не гарантирует стопроцентный успех проекта, что подтверждает мировая статистика, в соответствии с которой только 35 - 40% всех проектов приносят положительный эффект, остальные же просто сворачиваются, причем это касается как крупных, так и мелких предприятий. Если же взять аналогичную статистику по России, то здесь этот процент гораздо ниже. Индивидуальные особенности проекта внедрения КИС, отсутствие соответствующего опыта, наличие значительного уровня неопределенности при оценке последствий определяют необходимость выработки целостной системы подготовки проекта внедрения КИС, позволяющей оценить, как процесс внедрения, так и его последствия

Степень разработанности научной проблемы. Подготовку проекта внедрения КИС следует рассматривать как объект ситуационного (системного) анализа, ряд вопросов которого, относящиеся к описанию и планированию проекта внедрения КИС, исследовали Баранов В.В., Борисов Д.Н., Гламаздин Е.С., Кале В., О'Лири Д., Петров Ю.А., Самардак A.C., Авдошин С.М., Грекула В.И., Карпов Д.В., Тельнов Ю.Ф., Песоцкая Е.Ю., Питеркин C.B., Сатунина А.Е., Волкова В.Н., Денисов A.A., Емельянов A.A., Новицкая Е.Г., Рассел С., Решетников, М.М.

Участие в процессе подготовки проекта внедрения различных экспертных групп может быть рассмотрено в рамках методологии многоагентных систем (MAC), различные аспекты которых исследованы Таранниковым H.A., Карсаевым О.В, Конюшевым В.Г., Гуревичем Л.А., Вахитовым А.Н., Граничиным О.Н., Кияевым В. И. Кроме того, наличие нескольких экспертных групп предполагает

наличие согласованной системы оценок для принятия окончательного решения, ряд вопросов построения которой исследован Морозовым А. В., Рязанцевым В. И., Стрижовым В. В., Шакиным В. В, Чегодаевым А. И. Однако известные методы не учитывают принципиальную неопределенность экспертных оценок и их неоднородный характер, что характерно для подготовки проекта внедрения КИС.

Нестатистическая неопределенность экспертных заключений, используемых в ходе подготовки проекта внедрения, предположительный, статистически незначимый характер оценок результатов внедрения делают целесообразным применение для поддержки процессов принятия решений, оценки эффективности и рисков аппарата теории нечетких множеств. Особенности использования нечетких множеств первого порядка (НМ1) для подготовки проектов внедрения КИС были рассмотрены Недосекиным А.О, Корольровым М.Д., Сегодой A.B., Игнатьевым М.Н., Низамовой А.Ш., Кофманом А., Хил Алуха X., Железко Б.А., Дударковой О.Ю., Подобедом Т.Н., Черновым В.Г. Нечеткие множества второго порядка (НМ2), теоретические аспекты которых исследованы Л. Заде, Дж. Менделем, Р. Джоханом, Н. Карником, Д. Ву, М. Маник, О. Линда, Л. А. Демидовой, могут рассматриваться как инструмент более полного учета неопределенностей, имеющих место при подготовке проекта внедрения КИС.

Отдельные вопросы планирования проекта внедрения КИС представлены в многочисленных исследованиях. В то же время проблема создания на единой основе экономико-математических моделей поддержки принятия решений при подготовке проекта внедрения, учитывающих наличие неопределенностей в оценке возможных результатов и рисков, связанных с внедрением КИС, не получила окончательного решения.

Цель диссертационного исследования заключается в создании моделей поддержки принятия решений при подготовке проекта внедрения КИС на предприятии (в организации), обеспечивающих формирование согласованной системы критериев и оценку экономической эффективности и рисков проекта

внедрения в условиях неопределенности с использованием MAC и теории нечетких множеств.

Для достижения указанной цели поставлены и решены следующие теоретические и практические задачи:

1. Проанализировать основные особенности проектов внедрения КИС на предприятии (в организации);

2. Выявить основные проблемы, возникающие у руководства в процессе подготовки и реализации проекта внедрения КИС;

3. Провести критический анализ ранее разработанных методов оценки экономической эффективности проектов внедрения КИС, в том числе с использованием теории нечетких множеств, в частности НМ1;

4. Проанализировать теоретические особенности применения НМ2 и MAC в контексте исследуемой проблемы;

5. Предложить комплексный подход к формированию согласованной системы критериев и оценки экономической эффективности и рисков проектов внедрения, интегрирующий возможности НМ1, НМ2 и методологии MAC. Объект и предмет исследования. Объект исследования - предприятия всех

организационно-правовых форм в процессе подготовки проекта информатизации деятельности. Предмет исследования - процесс принятия обоснованного решения по выбору корпоративной информационной системы при подготовке проекта ее внедрения на предприятии.

Теоретическую основу исследования составляют научные работы отечественных и зарубежных авторов, посвященные вопросам внедрения КИС на предприятии, системному анализу, практическому применению MAC, теории нечетких множеств, в частности НМ1 и НМ2, теории принятия решений, синергетического эффекта.

Методологическую базу исследования составляют методы системного анализа (ситуационный анализ исследуемой области), методы математического моделирования, методы оценки эффективности и риска, методы многокритериальной оценки альтернатив.

Информационная база исследования представляет собой данные по объектам, на которых проводилась апробация разработанных моделей.

Достоверность и обоснованность результатов исследования

обеспечивается достаточно серьезной методологической базой исследования, корректным использованием математического аппарата теории системного анализа, теории нечетких множеств при формировании информационной базы объекта исследования и построении согласованной системы критериев и оценок экспертов для анализируемых альтернатив проекта внедрения КИС, а так же обоснованным применением НМ1 и НМ2 при оценке экономической эффективности и рисков возможных проектов внедрения. Достоверность подтверждается апробацией предложенных экономико-математических моделей поддержки принятия решений при планировании проекта внедрения КИС на примере реальных предприятий Владимирской области.

Соответствие диссертации Паспорту научной специальности.

Диссертация и научные результаты, выносимые на защиту, соответствуют Паспорту специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики:

1. Математические методы: 1.1. Разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-математическом моделировании.

2. Инструментальные средства: 2.3 Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.

Научная новизна результатов исследования заключается в том, что модели поддержки принятия решений при подготовке проекта внедрения КИС, позволяющие сформировать единую согласованную систему критериев и оценить экономическую эффективность и риск проектов внедрения КИС, созданы на основе интегрирования интеллектуальной технологии MAC, НМ1 и НМ2,

позволяющих проанализировать причинно-следственные связи между исследуемыми параметрами и воздействующими на них факторами в условиях неопределенности, при этом возникает возможность учета синергетического эффекта рисков, связанных с проектом внедрения.

Наиболее существенные результаты исследования, выносимые на защиту. Наиболее существенными являются следующие научные результаты, полученные лично автором:

1. Разработана структура MAC поддержки принятия решений, которая позволяет выявить в полном объеме причинно-следственные связи, возникающие при подготовке проекта внедрения КИС, что обеспечивает корректную оценку экономической эффективности и риска проекта внедрения.

2. Доказано, что в условиях слабой структурированности, характерной для задачи подготовки проекта внедрения КИС, применение НМ1 и НМ2 позволяет не только оперировать с экспертными оценками, представленными в не числовой, лингвистической форме, но и обеспечивает более адекватный учет нестатистических факторов неопределенности, влияющих на процессы принятия решений по проекту внедрения КИС.

3. Разработана модель формирования согласованной системы критериев для оценки альтернативных проектов внедрения КИС с учетом того, что в подготовке проекта внедрения могут участвовать несколько групп экспертов, а также модель согласования экспертных оценок соответствия альтернативных проектов внедрения требованиям критериев, учитывающая неопределенность оценок и возможность их представления в числовой или вербальной форме.

4. Разработаны: на основе НМ1 модель оценки альтернативных вариантов проекта внедрения КИС по критериям, характеризующим ожидаемые положительные результаты; модель оценки предполагаемой экономической эффективности внедрения, отличительной особенностью

которой является представление ожидаемых значений показателей экономической эффективности в виде нечетких множеств второго порядка, а также в применении интервальной нечеткой математики для расчета этих показателей; модель оценки рисков альтернативных вариантов проекта внедрения КИС с учетом удельных весов каждого риска по проекту как в группе (риски на стадии планирования и риски на стадии реализации), так и по всей совокупности проектных рисков, где проявляется синергетический эффект.

5. Предложена процедура структурирования альтернативных вариантов проекта внедрения, основанная на адаптированном под НМ2 методе ELECTRE-1, что существенно расширяет его возможности в плане учета неопределенностей используемых критериальных оценок, а также позволяет структурировать альтернативные проекты с учетом как показателей экономической эффективности, так и риска по проекту.

Теоретическая и практическая значимость исследования.

Разработанные экономико-математические модели представляют собой аналитический инструментарий, позволяющий на этапе подготовки оценить возможные альтернативные проекты внедрения корпоративных информационных систем на предприятии или организации и подготовить материалы для обоснованного принятия руководством решения по внедрению, что позволит сократить расходы на привлечение сторонних консалтинговых компаний, а также повысить вероятность успешной реализации проекта внедрения.

На основе результатов диссертационного исследования могут быть подготовлены специальные курсы в высших учебных заведениях или методическое пособие, которые могут использоваться в рамках таких дисциплин, как «Корпоративные информационные системы» и «Компьютерные системы поддержки принятия решений» для направления 09.03.03 «Прикладная информатика».

Апробация результатов исследования проводилась на 15 международных, всероссийских и региональных научных конференциях. Результаты

диссертационной работы были использованы при выборе КИС для внедрения на ООО "Колокшанский агрегатный завод", а также муниципального унитарного предприятия «Мелкий опт» и управления муниципального заказа администрации г. Владимира, что подтверждается соответствующими актами внедрения.

Публикации результатов исследования. Результаты исследования опубликованы в 15 научных работах общим объемом 5,27 п.л., в том числе в печатных изданиях, рекомендуемых ВАК - 4 работы, авторским объемом - 1,6 п.л.

Структура диссертации. Общий объем диссертационного исследования составляет 146 страниц. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка источников используемой литературы в количестве 121 наименования, 9 таблиц и 24 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении диссертационной работы обоснованы выбор и актуальность темы исследования, сформулированы цель и задачи работы, определены предмет и объект исследования, обозначена научная новизна работы, показаны теоретическая и практическая значимости, реализация и апробация результатов исследования;

В первой главе «Особенности внедрения корпоративной информационной системы на предприятии» исследована проблема внедрения корпоративной информационной системы на предприятии, подготовка проекта внедрения КИС рассмотрено с позиций ситуационного анализа. Особое внимание уделяется анализу методов оценки экономической эффективности и риска альтернативных проектов внедрения КИС в условиях неопределенности.

Во второй главе «Методы оценки проектов внедрения КИС с учетом факторов неопределенности» исследовано влияние факторов неопределенности на процесс принятия решения при подготовке проекта внедрения КИС, рассмотрены особенности теории нечетких множеств, и в частности НМ1, а также методы, базирующиеся на их основе. В основной части данной главы проведен

критический анализ имеющихся на сегодняшний день методик оценки проектов внедрения КИС, в основу которых положены НМ1.

В третьей главе «Методология поддержки принятия решений при подготовке проекта внедрения КИС на основе многоагентных систем и аппарата нечетких множеств» рассмотрены методы системного анализа, на базе которых осуществлялась разработка моделей. Рассматриваются возможности использования методологии MAC на этапе планирования проекта внедрения КИС, разработана структура MAC оценки альтернативных вариантов проекта внедрения КИС на предприятии (в организации), а также описаны разработанные модели для формирования согласованной системы критериев, согласования экспертных оценок по выбранным критериям, оценки критериев, описывающих эффекты от внедрения и экономическую эффективность, а также риски проекта и получения комплексной интегральной оценки по каждому альтернативному варианту проекта, которые представляют собой основные процедуры агента-эксперта в предложенной MAC. Большое внимание автор уделил анализу особенностей и возможностей НМ2, операциям, с помощью которых можно оперировать НМ2, а также сравнительному анализу возможностей НМ1 и НМ2 для решения исследуемой задачи.

В заключении изложены основные результаты исследования, сформулированы выводы в соответствии с поставленными целью и задачами диссертационной работы.

ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ ВНЕДРЕНИЯ КОРПОРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НА ПРЕДПРИЯТИИ

В последнее время мир переживает период перехода от индустриального общества к информационному, основу которого составляют применение современных информационных технологий с целью решения различного рода задач (научно-производственных, социальных, личностно-бытовых, культурных и др.). Этот процесс, получивший название «информатизация», представляет собой производство, распределение и использование информационных продуктов и услуг, основанных на использовании современного аппаратного и программного обеспечения, а также средств телекоммуникаций. Процесс информатизации может проходить как на отдельных предприятиях, фирмах и компаниях, так и в целых хозяйственных сферах и корпорациях [82].

Одним из важнейших условий полного удовлетворения информационных потребностей современного общества является создание целостного информационного пространства, основным элементом которого могут служить информационные системы, представляющие собой совокупность функциональных элементов, специалистов и информационных технологий, объединенных информационными потоками в единую информационную структуру для реализации стратегий конкретного предприятия. Получается, что информатизация предприятия представляет собой разработку (приобретение готовых) и внедрение новейших информационных систем для автоматизации всех бизнес-процессов предприятия в целом [82].

В современных «жестких» экономических условиях предприятиям уже не достаточно тиражируемых информационных систем, автоматизирующих отдельные бизнес-процессы или работу отдельных подразделений. Развивающимся современным компаниям необходимы такие системы, в которых реализуется идея интеграции новейших информационных технологий и управления информационными ресурсами и представляется возможность

совместной работы всех подразделений организации, и в частности всех пользователей информации, на базе единого хранилища данных, а так же создание целостного информационного обеспечения для эффективного менеджмента всех бизнес-процессов предприятия. Системы, в которых реализуется эта идея, получили название «корпоративные информационные системы» [82].

1.1 Общая характеристика корпоративной информационной системы

Корпоративная информационная система (КИС) предприятия представляет собой человеко-машинную систему, комплексно обеспечивающую информационную поддержку принятия управленческих решений по развитию предприятия на основе использования современных информационно-коммуникационных технологий и служащую для повышения эффективности работы компании. Основная цель КИС заключается в достижении всех задач, стоящих перед предприятием с помощью создания эффективного и оперативного информационного обеспечения комплексного управления всеми ресурсами [82].

Среди наиболее важных свойств КИС Сатунина А.Е. выделяет следующие

[82]:

> ориентация на предметную область, а не на информационные технологии;

> интеграция информации (непротиворечивость и целостность данных);

> оптимизация информационного поиска с использованием архива данных;

> применение высоконадежного оборудования;

> организация и поддержка распределенных, масштабируемых хранилищ

данных.

Исходя из представленного списка свойств КИС можно выделить основные функции, которыми должна обладать корпоративная информационная система [6]:

1. Анализ и учет информационных ресурсов.

2. Хранение информационных ресурсов.

3. Поддержание информационных ресурсов в соответствии с текущем состоянием деятельности предприятия.

4. Обработка информационных ресурсов (создание новых данных и знаний на основе хранящейся в системе информации).

5. Обеспечение взаимодействия системы с пользователем для предоставления информационных ресурсов.

6. Создание и реализация планов для решения задач предприятия, возникающих на различных уровнях управления.

7. Учет показателей деятельности предприятия, реализуемый в готовых формах и методах расчета.

8. Анализ результатов деятельности с целью выявления резервов и тенденций будущего развития предприятия.

9. Контроль за деятельностью предприятия, заключающийся в контроле над выполнением планов, расходованием материальных ресурсов, использованием финансовых средств и т.д.

Основываясь на свойствах и функциях КИС, можно выделить основные преимущества, которые приобретает предприятие при внедрении корпоративной информационной системы [4]:

> единое информационное пространство для различных территориально распределенных подразделений организации, объединенных общим бизнес-процессом;

> ускорение прохождения информации, необходимой для принятия решений, а также предоставления достоверной, актуальной, непротиворечивой информации, отражающей реальное состояние функциональных подсистем;

> единый стандарт работы с электронными документами, обеспечивающий защищенность, управляемость и доступность документов;

> автоматизация работы сотрудников и подразделений, благодаря чему обеспечивается повышение производительности за счет внедрения специализированных приложений и средств поддержки групповой работы;

> пополнение корпоративными знаниями инфраструктуры управления предприятия.

Таким образом, КИС можно считать одной из важнейших составляющих любого предприятия, которая дает возможность полностью автоматизировать управление деятельностью, способствует решению поставленных перед ним задач, что в свою очередь увеличивает конкурентоспособность и эффективность его деятельности.

1.2 Особенности внедрения корпоративной информационной системы на

предприятии

Эффективная работа каждого предприятия представляет собой сложный системный процесс, который нацелен на решение множества задач, к которым можно отнести такие, как разработка оптимального плана производства, реализация своевременных и качественных закупок материалов, обеспечение выполнения плана продаж, управление персоналом и многие другие. Решение этих задач направлено на достижение основной цели любого бизнеса: повышение прибыльности производства за счет выпуска более качественной продукции, экономии сырья, а значит снижения дополнительных расходов. На сегодняшний день достижение этой цели невозможно без внедрения корпоративной информационной системы [31].

По мнению Карпова Д.В., принятие решения о внедрении КИС основывается на следующих предпосылках [31]:

1. Информационная система управления, имеющаяся на предприятии, уже не может решать текущие задачи бизнеса, поскольку устарела, а ее модернизация не выгодна для предприятия с коммерческой точки зрения.

2. Направленность деятельности предприятия или её масштабы значительно изменились, в результате чего имеющаяся информационная система не справляется с новыми параметрами деятельности фирмы.

3. Произошли изменения в организационной структуре, в частности за счет

расширения компании, что привело к снижению эффективности работы имеющейся системы.

4. В результате реинжиниринга основных бизнес-процессов предприятия появились новые функциональные и концептуальные требования к информационной системе предприятия.

Приведенные выше предпосылки принятия решения о внедрении КИС являются наиболее общими и у каждого конкретного предприятия могут возникнуть свои причины внедрения современной корпоративной информационной системы.

После принятия руководством однозначного решение о внедрении КИС, переходим на следующий этап информатизации предприятия - управление проектом внедрения КИС, который представляет собой организованный процесс применения компетенций менеджеров и привлеченных специалистов в области ИТ-технологий к созданию (приобретению) и внедрению корпоративной информационной системы с целью достижения оптимального соотношения: стоимость - длительность - качество. Управление проектом внедрения КИС необходимо полностью согласовать с общим стратегическим менеджментом всего предприятия [82].

Среди наиболее важных особенностей управления проектом внедрения, по мнению Авдошина С.М., можно выделить [2]:

> большую степень неопределенности и рисков, что обусловлено наличием постоянных изменений внешних и внутренних факторов, а так же использованием прогнозных значений в расчетах при оценке эффективности проекта. Неопределенность проявляется как при выборе конкретной КИС, так и на этапе ее внедрения;

> необходимость формирования специальной группы проекта внедрения;

> расчет всех требуемых ресурсов как финансовых, так и организационных;

> оценка всех предполагаемых затрат;

> оценка трудоемкости все процессов и процедур внедрения;

> оценка последствий внедрения в виде экономической эффективности. С точки зрения системного анализа управление проектом внедрения можно рассматривать как системный процесс, представленный на Рисунке 1.

Рисунок 1. Управление проектом внедрения КИС

Наиболее важным этапом в процессе управления проектом является подготовка проекта внедрения КИС, на котором необходимо решить достаточно большое количество вопросов, в том числе определить тип и вид проекта, методологию модели системы, а главное оценить экономическую эффективность внедрения с учетом факторов риска. Поэтому в ходе дальнейшего исследования самое серьезное внимание будет уделяться этапу планирования проекта внедрения КИС.

При принятии решения о полной информатизации предприятия руководству необходимо четко определиться со стратегией внедрения, среди которых выделяют три основные типа проекта [35]:

> разработка уникальной корпоративной информационной системы с учетом потребностей конкретного предприятия - уникальный КИС-проект;

> организация корпоративной информационной системы предприятия на основе приобретенной тиражируемой готовой модели КИС -адаптируемый КИС-проект;

> приобретение основного ядра тиражируемой модели КИС (хранилища данных) и самостоятельная разработка клиентских

приложений с учетом запросов предприятия - частично адаптируемый КИС-проект.

В настоящее время большое распространение приобрели второй и третий тип проектов внедрения КИС на предприятии, поскольку современный информационный рынок предлагает большое количество как зарубежных (SAP R/3, Axapta, Baan и др.), так и отечественных (1С Предприятие, Парус, Галактика и др.) моделей корпоративных систем. При этом следует учитывать многообразие типов классификации систем, которые представлены на рынке информационных продуктов (Рисунок 2) [4].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ремезова, Екатерина Максимовна, 2016 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Авдеева Е.С. Модели аналитической подготовки проекта внедрения корпоративной информационной системы на предприятии: дис ... канд. технич. наук : 05.13.01 / Авдеева Екатерина Сергеевна -Владимир, 2012 - 229 с.

2. Авдошин, С.М. Информатизация бизнеса. Управление рисками / С.М. Авдошин, Е.Ю. Песоцкая. - М. : ДМК Пресс, 2011. - 176 с.

3. Аналитический портал «Конкуренция и конфликты» консалтинговая группа "ИНЭКС-FT" (Интеллектуальные Экспертные Системы) [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.inex-ft.com.ua/ (дата доступа: 16.02.2014).

4. Баранов, В. Двадцать один вопрос о корпоративных информационных системах [Электронный ресурс] / В. Баранов. -Режим доступа : http://www.iteam.ru/publications/it/section_52/article_2210/ (дата обращения: 15.02.2014).

5. Борисов, А.Н. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования / А.Н. Борисов, O.A. Крумберг, И.П. Федоров. - Рига : Зинатне, 1990. - 184 с.

6. Борисов, Д.Н. Корпоративные информационные системы: учебно-методическое пособие для вузов/ Д.Н. Борисов; под ред. А.П. Воронина. - Воронеж : Издательско-полиграф. центр Воронеж, гос. ун-та, 2007. - 99 с.

7. Бочарников В., Свешников С., Возняк С. Прогнозные коммерческие расчеты и анализ рисков на Fuzzy for Excel. - К.: ИНЭКС, 1999. - 152 с.

8. Бочаров В.В., Леонтьев В.Е. Корпоративные финансы - СПб.: Питер, 2004.-591 с.

9. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности

инвестиционных проектов. Теория и практика. — М.: «Дело», 2004. — 888 с.

10. Волков И., Грачева М. Вероятностные методы анализа рисков -Корпоративный менеджмент: библиотека управления (Электронный ресурс) - Режим доступа: http .7/www.cfin.ru/finanalysis/monte_carlol. shtml (дата доступа: 20.02.2014)

11. Волкова, В.Н. Теория систем и системный анализ в управлении организациями. Справочник: учебное пособие / В.Н. Волкова, A.A. Емельянов. - М. : Финансы и статистика, 2006. - 848 с.

12. Вяткин Д.В., Финансово-экономический механизм оценки эффективности инвестиций при выборе и внедрении информационных систем : дис. ... канд. экон. наук : 08.00.10, 08.00.05 / Д.В. Вяткин. - Иваново, 2008. - 188 с.

13. Гламаздин Е.С., Управление корпоративными программами: информационные системы и математические модели / Е.С. Гламаздин, Д.А. Новиков, A.B. Цветков. - М. : ИЛУ РАН, 2003. -159 с.

14. Грекул В.И. Управление внедрением информационных систем / В.И. Грекул, Г.Н. Денищенко, H.J1. Коровкина. - М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. - 224 с.

15. Гуревич Л.А., Вахитов А.Н. Мультиагентные системы//Введение в Computer Science. - 2005. - с. 116-139.

16. Демидова Л.А. Развитие методов теории нечётких множеств и генетических алгоритмов для задач поддержки принятия решений в условиях неопределённости : дис. ... д-ра технич. наук : 05.13.01 / Демидова Лилия Анатольевна - Рязань, 2009 - 532 с.

17. Демидова Л.А., Коротаев А.Н. Генетический алгоритм настройки параметров системы нечеткого вывода на основе нечетких множеств второго типа. // Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике: Сб. статей Всерос. научно-техн. конф - Пенза: ПДЗ, 2008. -С. 79-81.

18. Денисов, A.A. Современные проблемы системного анализа. Информационные основы / A.A. Денисов. - СПб. : Издательство СПбГТУ, 2005. - 295 с.

19. Деревянко П.М. Нечеткое моделирование деятельности предприятия и оценка риска принятия стратегических финансовых решений в условиях неопределенности [Электронный ресурс]/ П.М. Деревянко // Современные проблемы прикладной информатики: I научно-практическая конференция 23-25 мая 2005 г.: Сб. докл. - СПб.: СПбГИЭУ, 2005. - с. 81-83.: Персональный сайт в Интернете. -Электрон. дан. - СПб., 2006 - Режим доступа: http://fuzzybooks .narod.ru/

20. Деревянко П.М. Оценка проектов в условиях неопределенности: [Электронный ресурс], - 2006 г. - Режим доступа: http://www.cfin.ru/fmanalysis/invest/fuzzy analysis.shtml (дата доступа: 17.01.2014)

21. Деревянко П.М. Сравнение нечеткого и имитационного подхода к моделированию деятельности предприятия в условиях неопределенности // Современные проблемы экономики и управления народным хозяйством: Сб. научн. статей. Вып. 14. -СПб.: СПбГИЭУ, 2005. - с. 289-292.: Персональный сайт в Интернете. - Электрон, дан. - СПб., 2006 - Режим доступа: http://fuzzybooks.narod.ru/

22. Емельянов, C.B. Многокритериальные методы принятия решений / C.B. Емельянов, О.И. Ларичев. - М. : Знание, 1985. - 32 с.

23. Железко Б.А., Дударкова О.Ю., Подобед Т.Н. Методика

многокритериальной экспертизы бизнес-планов инвестиционных проектов: [Электронный ресурс], - 2002 г. - Режим доступа: http://sedok.narod.ru/s_files/b_121102_3.zip. (дата доступа: 19.02.2014

г.)

24. Заде, J1. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: пер. с англ. / JI. А. Заде. — М.: Мир, 1976. — 165 с.

25. Иванесенко, А.Г. Управление проектами: учебное пособие /А.Г. Иванесенко, Я.И. Никонова, М.В. Каркавин. - Ростов н/Д : Феникс, 2009. - 330 с.

26. Игнатьев М.Н. Нечетко-множественный подход к моделированию управления эффективностью затрат на корпоративные информационные системы в торговле: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук [ГОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический университет»] - Иваново, 2007, 19 с.

27. Инфо-предприятие: бухгалтерские программа, складские программы, программы расчета зарплаты и других учетных задач [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.infop.ru/ (дата доступа: 20.04.2014)

28. Кадушин А.И., Михайлова Н.Б. Эффект оКИСления // «Директор информационной службы», 2001, № 7

29. Как подготовиться к выбору корпоративной информационной системы [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://md-hr.ru/articles/html/article32450.html (дата доступа: 20.03.2014)

30. Кале, В. Внедрение SAP R/3. Руководство для менеджеров и инженеров / В. Кале ; пер. с англ. П. А. Панова. - М. : Компания АйТи, 2006.-511 с.

31. Карпов, Д.В. Проблемы внедрения ERP-систем / Д.В. Карпов // Экономические науки. Вестник Нижегородского университета им.

Н.И. Лобачевского. - 2010. - № 4 (1). - С. 233-239.

32. Карсаев О.В., Конюший В.Г. Многоагентные системы и средства их разработки \\ Труды СПИИРАН. 2009. № 8 - с. 234-254

33. Кельтон В., Лоу А. «Имитационное моделирование». — «Классика CS». 3-е изд. — СПб.: «Питер»; Киев: Издательская группа BHV, 2004. — 847 с.

34. Количественные методы в экономических исследованиях / Под ред. М.В. Грачевой и др. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. — 791 с.

35. Корпоративные информационные системы: [Электронный ресурс] -Режим доступа: http://iablov.narod.ru/igupit/kislec.htm (дата доступа: 05.03.2014)

36. Кофман А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями: Пер. с исп. - Мн.: Вышэйшая школа, 1992.-224 с.

37. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман ; пер. с фр. В.Б. Кузьмина ; под ред. С.И. Травкина. - М. : РАДИО И СВЯЗЬ, 1982.-432 с.

38. Куликов A.A. Forex для начинающих - Спб.: Питер, 2003 г., 356 с. ISBN: 5-88782-391-7

39. Кунец О. Оценка эффективности IT-проектов // DSS Club (Дискуссионный клуб - Открытый профессиональный портал) 2014 [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://dssclub.com.ua/categories/economics/2014-03-19-09-57-47.html (дата доступа: 10.02.2014)

40. Леоненков, A.B. Нечеткое моделирование в среде MATHLAB и fuzzyTECH / A.B. Леоненков. - Спб. : БХВ-Петербург, 2005. - 736 с.

41. Лукин В.Н., Разработка методов снижения последствий рисков при инвестировании в корпоративные информационные системы : дис. ... канд. экон. наук : 08.00.05 / В.Н. Лукин. - СПб., 2009. - 189 с.

42. Мазур И. И., Ольдерогге Н. Г., Шапиро В. Д. Управление проектами

- М.: Омега-JI - Современное бизнес-образование, 2010 г. - 960 с. -ISBN 978-5-370-01058-3

43. Маринина O.A. Анализ методов оценки инвестиционных рисков // Сборник научных статей «Проблемы взаимодействия хозяйственных субъектов реального сектора экономики России: финансово-экономический, социально-политический, правовой и гуманитарный аспекты», Спб.: Институт бизнеса и права, 2011 [Электронный ресурс] - Режим доступа: http ://www. ibl.ru/konf/151211/ analiz-metodov-ocenki-riskov.html (дата доступа 10.03.2014)

44. Масалович А. Этот нечеткий, нечеткий, нечеткий мир // PC Week/RE №16(016), 1995 г. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.pcweek.ru/themes/detail.php?ID=78913 (дата доступа: 10.04.2014)

45. Мациевский С. В. Нечеткие множества. Калининград: Изд-во КГУ, 2004.- 176 е., ил. ISBN 5-88874-481-6.

46. Методика проведения согласования экспертных оценок полученных путём индивидуального анкетирования методом анализа иерархий # Рязанцев В.И., Морозов А. В. // Инженерный вестник, №12, 2014 с. 1-9.

47. Методы анализа данных: подход, основанный на методе динамических сгущений / под ред. Э. Дидэ и др. - М.: Финансы и статистика, 1985.

48. Многоагентные системы [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.aiportal.ru/articles/multiagent-systems/ (дата доступа: 07.03.2014)

49. Мурашкин А.И. Управление рисками при построении корпоративной информационной системы : дис. ... канд. экон. наук : 08.00.05 / А.И. Мурашкин. - Великий Новгород, 2004. - 190 с.

50. Мурашкин Н.В., Тюкина О.Н., Сеник Н.М., Мурашкин А.Н., Яллай В. А.. Маркетинг: учебное пособие для вузов; Под общей редакцией

проф. Мурашкина H.B. - Псков, 2000 г. - 361 с.

51. Назаров М.А., Плаксина И. А. Экспертный анализ риска инновационной деятельности // Аудит и финансовый анализ №4, 2011, с. 0-6.

52. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. - СПб.: Типография «Сезам», 2002. - 181 с.

53. Недосекин А.О. Оценка риска инвестиций по NPV произвольно-нечеткой формы. - СПб., 2004.

54. Недосекин А.О., Корольков М.Д., Сегеда A.B. Как правильно выбрать корпоративную информационную систему - 2002 г. -[Электронный ресурс], - Режим доступа: http://sedok.narod.ru/it.html. (дата доступа: 20.02.2014 г.)

55. Нечеткие и случайные множества [Электронный ресурс], - Режим доступа: http://www.intuit.ru/studies/courses/548/404/lecture/17853 (дата доступа: 28.03.2014 г.)

56. Низамова А. Ш. Оценка эффективности инновационных проектов методом нечетких множеств // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. - 2012. №4 -[Электронный ресурс], - Режим доступа: http://www.uecs.ru/uecs40-402012/item/l241-2012-04-10-06-36-09 (дата доступа: 19.02.2014 г.)

57. Новицкая Е.Г. Теоретические основы мультиагентного ситуационного анализа // Актуальные проблем науки XXI века -2013, №2 - [Электронный ресурс], - Режим доступа: http://elibrary.miu.by/iournals!/item.science-xxi/issue.2/article.l5.html (дата доступа: 25.02.2014)

58. Норткотт Д. Принятие инвестиционных решений: Пер. с англ. - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2007 - 247 с.

59. О'Лири Д. ERP системы. Современное подготовка и управление ресурсами предприятия. Выбор, внедрение, эксплуатация / Д. О'Лири ; пер. с англ. Ю.И. Водяновой. - М. : ООО «Вершина», 2004.

60. Основные характеристики среды Matlab и пакета fuzzy // Economic Discuss [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.economicdiscuss.ru/diecs-792-l.html (дата доступа: 13.04.2014)

61. Особенности внедрения КИС // HP-Portal [Электронный ресурс] -http://hr-portal.ru/article/osobennosti-vnedreniya-kis (дата доступа: 15.01.2014)

62. Оценка инвестиционных проектов [Электронный ресурс] - Режим доступа: http ://ozenka-biznesa.narod.ru/glava 10 .htm (дата доступа: 16.03.2014).

63. Песоцкая Е.Ю., Необходимость управления рисками в области информационных технологий / Е.Ю. Песоцкая // Современные проблемы науки и образования. - 2007. - № 6. - С. 48-52.

64. Песоцкая, Е.Ю. Организационно-методическое обеспечение управления рисками ИТ-проектов в организациях промышленного типа : дис. ... канд. экон. наук : 08.00.05 / Е.Ю. Песоцкая. - М., 2008.

- 182 с.

65. Петров Ю.А., Комплексная автоматизация управления предприятием: информационные технологии - теория и практика / Ю.А. Петров, E.JI. Шлимович, Ю.В. Ирюпин. - М. : Финансы и статистика, 2001. - 160 с.

66. Питеркин C.B., Точно вовремя для России. Практика применения ERP-систем / C.B. Питеркин, H.A. Оладов, Д.В. Исаев. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2010. - 468 с.

67. Показатели эффективности инвестиционного проекта [Электронный ресурс] - Режим доступа: http ://guruinvest. com/ forums/topic/161 /pokazateli-effektivnosti-investi

68. Пономарев, A.C. Нечеткие множества в задачах автоматизированного управления и принятия решений: учебное

пособие / A.C. Пономарев. - Харьков : НТУ «ХПИ», 2005. - 232 с.

69. Потапов E.H. Нечеткие множества в хранилище данных // Корпоративные хранилища данных. Интеграция систем. Проектная документация, 2011 [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.prj-exp.ru/dwh/dwh_fuzzy_sets.php (дата доступа: 05.04.2014)

70. Ракович М.Н., Внедрение интегрированных систем управления как фактор повышения эффективности российских промышленных предприятий : дис. ... канд. экон. наук : 08.00.05 / М.Н. Ракович. -Екатеринбург, 2004. - 153 с.

71. Рассел, С. Искусственный интеллект, современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. — М.: Вильяме, 2006. — 1408 с.

72. Ремезова Е.М. Нечеткие множества второго порядка: понятие, анализ, особенности применения // Современные проблемы науки и образования. - 2013. - № 5; URL: http://www.science-education.ru/lll-10506 (дата обращения: 28.03.2014)

73. Ремезова Е.М., Чернов В.Г. Методы учета неопределенности в инвестиционном анализе // Финансы и кредит, 2013, №15(543) (апрель), с. 12-24.

74. Ремезова Е.М., Чернов В.Г. Модель поддержки принятия решения при подготовке проекта внедрения КИС на основе нечетких множеств второго порядка // Прикладная информатика, 2014, №3(51), с. 110-118.

75. Ремезова Е.М., Чернов В.Г. Модификация метода принятия решения Electre-1 на основе нечетких множеств первого порядка// Динамика сложных систем - 21 век, №5, 2014 г. с. 10-15.

76. Решетников, М.М. Ситуационный анализ в управлении жилищно-коммунальным хозяйством в Российской Федерации: автореф. дис. ...канд. экон. наук: 08.00.05 / М.М. Решетников. —М., 2010.

77. Ротштейн А.П. "Интеллектуальные технологии идентификации" [Электронный ресурс] Режим доступа: http://matlab.exponenta.m/fuzzylogic/book5/l 1 .php

78. Рубинов В.Г. Филатов А. Г., Рыбин И. А. Интеллектуальные системы автоматического управления. Нечеткое управление в технических системах: [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://nrsu.bstu.ru/introduction.html (дата доступа: 02.04.2014)

79. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И. Д. Рудинского. - М.: Горячая линия -Телеком, 2006. - 452 с.

80. Саак А.Э., Тюшняков В.Н. Разработка управленческого решения. -СПб.: Питер, 2007.

81. Самардак, A.C. Корпоративные информационные системы: учебное пособие / A.C. Самардак. - Изд-во : ТИДОТ ДВГУ, 2003. - 262 с.

82. Сатунина, А.Е. Управление проектом корпоративной информационной системы предприятия: учебное пособие/ А.Е. Сатунина, J1.A. Сысоева. - М. : Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2009. - 352 с.

83. Серебрякова Т.А., Методы и инструментарий информационного обеспечения в системе управления экономикой промышленного предприятия : дис. ... канд. экон. наук : 08.00.05 / Т.А. Серебрякова. - Хабаровск, 2007. - 146 с.

84. Скрынник Т.В., Оценка рисков проектов внедрения информационных технологий в процесс управления производственными предприятия : дис. ... канд. экон. наук : 08.00.05 / Т.В. Скрынник. - М., 2009. - 141 с.

85. Стрижов В.В., Шакин В.В. Согласование экспертных оценок в ранговых шкалах. / Математика. Компьютер. Образование. IX международная конференция. Тезисы докладов. - М.: «Прогресс-Традиция», 2002 - с. 148

86. Таранников H.A. Разработка многоагентной системы для поддержки принятия решений в экономике и управлении - диссертация, 2007, Волгоград

87. Теория принятия решения [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://ofap.ulstu.ru/vt/tpr/lec06.html (дата доступа: 03.04.2014)

88. Трубачеев Е.В. «Инвестиционная стратегия» [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.e-college.ru/xbooks/xbookl89/book/index/index.html7part-012 *page.htm (дата доступа: 12.01.2014)

89. Тутыгин А.Г., Колробов В.Б. Преимущества и недостатки метода анализа иерархий // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена - 2010. - №122 - с. 108-115

90. Учет неопределенности и риска при оценке эффективности инвестиционных проектов // Центральная научная библиотека -http://www.Ock.ru/ekonomika_i_ekonomicheskaya_teoriya/uchet_neopre delennostiiriska_pri .html

91. Чегодаев А.И. Математические методы анализа экспертных оценок // Вестник Самарского государственного экономического университета 2010, 2(64), с. 130-135

92. Чернов, В. Г. Модели поддержки принятия решений в инвестиционной деятельности на основе аппарата нечетких множеств / В. Г. Чернов. — М.: Горячая линия — Телеком, 2007. — 312 с.

93. Чернов, В.Г. Основы теории нечетких множеств. Решение задач многокритериального выбора альтернатив: учебное пособие / В.Г. Чернов. - Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та, 2005. - 106 с.

94. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику [Электронный ресурс] Режим доступа: http://matlab.exponenta.rU/fuzzvlogic/bookl/l.php (дата доступа:

24.03.2014)

95. Яхъяева, Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети: учеб. пособие Г.Э. Яхъяева. - М. : Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. - 316 с.

96. Coupland S., John R. An investigation into alternative method for the defuzzification of an interval type-2 fuzzy sets // Proc. IEEE Intl' Conf. on Fuzzy Systems, Vancouver, Canada, 2006, pp. 1425-1432

97. Coupland S., John R. On the accuracy of type-2 fuzzy sets // Proc. of the FUZZ-IEEE Conf., London, UK, 2007, pp. 131-136

98. Coupland S., John R. A fast geometric method for defuzzification of type-2 fuzzy sets // IEEE Trans, on Fuzzy Systems, 2008, vol.16, no. 4, pp. 929-941

99. Dongrui Wu, Jerry M. Mendel Enhanced Karnik-Mendel Algorithms // IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS, VOL. 17, NO. 4, AUGUST 2009 pp. 923 -934

100. Fuzzy Tech [Электронный ресурс] - Режим доступа: http ://www. fuzzy tech .com/ (дата доступа: 20.04.2014)

101. Karnik N. N., Mendel J. M. Centroid of a type-2 fuzzy sets // Information Sciences, 2001, vol. 132, pp. 195-220

102. Karnik Nilesh N., Mendel Jerry M. Operations on type-2 fuzzy sets // Fuzzy Sets and Systems 122 (2001) pp. 327-348

103. Liu F. An efficient centriod type-reduction strategy for general type-2 fuzzy logic systems // Information Sciences, 2008, vol. 178, pp. 22242236

104. Mendel J. M. On centroid calculations for type-2 fuzzy // Appl. Comput. Math., 2011, vol.10, no.l, Special Issue, pp.88-96

105. Mendel J. M., John R.I. Type-2 fuzzy sets made simple // IEEE Trans, on Fuzzy Systems, 2002, vol. 10, pp. 117-127

106. Mendel J. M., John R.I., Liu F. Interval type-2 fuzzy logic systems made simple // IEEE Trans, on Fuzzy Systems, 2006, vol.14, pp.808-821

107. Mendel J. M., Wu H. New results about the centroid of an interval type-2 fuzzy sets, including the centroid of a fuzzy granule // Information Sciences, 2007, vol. 177, pp. 360-377

108. Mendel J. M., Wu H. Type-2 fuzzistics for non-symmetric interval type-2 fuzzy sets: forward problems // IEEE Trans, on Fuzzy Systems, 2007, vol.15, no. 5, pp. 916-930

109. Mendel J.M. Advances in type-2 fuzzy sets and systems // Information Sciences, 2007, vol.177, pp.84-110

110. Mendel Jerry M Type-2 Fuzzy Sets: Some Questions and Answers // Department of Electrical Engineering University of Southern California, Los Angeles, CA 90089-2564, 2003

111. Mendel Jerry M. Type-2 fuzzy sets and systems: An overview // IEEE Computational Intelligence Magazine vol. 2, no.l, pp. 20 - 29, February, 2007

112. Mendel Jerry M., John Robert I. Bob Type-2 Fuzzy Sets Made Simple // IEEE Transactions on fuzzy systems, vol.10, no. 2, April 2002 - 6

113. Mendel, J.M. Centroid and defuzzified value of an interval type-2 fuzzy set whose footprint of uncertainty is symmetrical // Proc. IPMU, Perugia, Italy, July 2004.

114. Ondrej Linda, Milos Manic Importance Sampling Based Defuzzification for General Type-2 Fuzzy Sets // IEEE World Congress on Computational Intelligence July, 18-23, 2010 - CCIB, Barcelona, Spain

115. Tahayori H., Tettamanzi A.G.B., Degli Antoni G. Approximated type-2 fuzzy sets operations // Proc. FUZZ-IEEE Conf., Vancouver, Canada, July, 2006

116. Wu D., Mendel J. M. Aggregation using the linguistic weighted average and interval type-2 fuzzy sets // IEEE Trans, on Fuzzy Systems, 2007

117. Wu D., Mendel J. M. Uncertainty measures for interval type-2 fuzzy sets // Information Sciences, march, 2007

118. Wu H., Mendel J.M. Uncertainty bounds and their use in the design of

interval type-2 fuzzy logic systems // IEEE Trans. Fuzzy Syst., 2002, vol.10, pp. 622-639.

119. Wu, D., Mendel, J.M. A comparative study of ranking methods, similarity measures and uncertainty measures for interval type-2 fuzzy sets, Information Sciences, 2009, vol.179, no.8, pp.1169-1192.

120. Zadeh L. A. Fuzzy sets // Information and Control №8 (3), 1965 pp. 338353

121. Zadeh L. A. The Concept of a Linguistic Variable and its Application to Approximate Reasoning-I // Information sciences №8, 1975 pp. 199-249

*